# AI_UAV **Repository Path**: cccfeb/AI_UAV ## Basic Information - **Project Name**: AI_UAV - **Description**: 在人工智能、机器视觉、高精度导航定位和多传感器融合等技术的助推下，众多行业迎来了前所未有的发展机遇，人工智能+无人机（AI+UAV）正是一个具有无限想象力的应用方向。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 2 - **Created**: 2024-09-07 - **Last Updated**: 2024-09-07 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # AI-UAV 在人工智能、机器视觉、高精度导航定位和多传感器融合等技术的助推下，众多行业迎来了前所未有的发展机遇，人工智能+无人机（AI+UAV）正是一个具有无限想象力的应用方向。 # PROJECT PLANNING ## 1、基础阶段 ### 学习人工智能和无人机领域最前沿的工程理论。 1初步了解飞行控制原理、高精度导航定位原理、多源信息融合技术、无人机结构设计及无人机相关法律法规 2搭建TensorFlow、ROS、APM等深度学习和无人机仿真平台 3应用神经网络建立模型解决基本问题 ## 2、进阶提高 ### 深入研究飞行控制原理、高精度导航定位原理、多源信息融合技术。动手搭建仿真实验环境或者搭建实际开发平台。 1无人机、人工智能相关的算法理论研究 2仿真或者实物开发环境的搭建 ## 3、修炼升级 ### 在无人机上实现您自己搭建的人工智能算法。 1人工智能在无人机决策与规划中应用：通过强化深度学习(DRL)来训练无人机，让无人机实现航迹动态规划和智能避障。 2人工智能在无人机飞行与控制的应用：通过构建惩罚函数、强化学习模型、帮助无人机了解其每个飞行动作的优劣，选择更好的策略来平稳飞行和起降。 3人工智能在无人机环境感知中应用：通过卷积神经网络等模型训练无人机，实现无人机在环境检测、虫害评估、高压线巡航等行业领域应用。 4无人机集群智能研究与应用：通过人工智能技术使无人机具备集群化、智能化的多任务分解与协同作业的能力。 # CONTENTS PAGES ## 1、项目简介 ### 1.1项目目的 ### 1.2适合人群 1.2.1无人机开发者 1.2.2神经网络爱好者 ### 1.3基础知识 1.3.1数学基础 1.3.2编程基础 1.3.3无人机理论基础 1.3.4神经网络基础 ### 1.4开展方式 1.4.1微信公众号定期更新文章 1.4.2开发者交流群 ## 2项目热身 ### 2.1数学理论基础介绍 ### 2.2常用开发软件介绍 ## 3神经网络 ### 3.1基础理论介绍 ### 3.2基本开发环境介绍 ### 3.3实现第一个神经网络 ## 4卷积神经网络 ### 4.1CNN理论介绍 ### 4.2TensorFlow介绍 ### 4.3利用TensorFlow实现CNN ### 4.4CNN应用项目介绍 ## 5循环神经网络 ### 5.1RNN理论介绍 ### 5.2LSTM神经网络介绍 ### 5.3基于TensorFlow实现RNN、LSTM ### 5.4调参介绍 ## 6生成对抗神经网络 ### 6.1生成对抗网络介绍 ### 6.2深度卷积生成对抗网络介绍 ### 6.3核心论文推荐 ## 7无人机理论 ### 7.1民航法规 ### 7.2气象学基础 ### 7.3无人机飞行控制原理 ### 7.4无人机行业应用 ### 7.5无人机结构设计基础 ### 7.6无人机嵌入式基础 ### 7.7无人机实验 ### 7.8无人机组装及维修 ## 8无人机仿真环境 ### 8.1ROS仿真环境 ### 8.2PX4/APM仿真环境 ## 9DRL+UAV ### 9.1DRL 框架介绍 ### 9.2动态规划算法 ### 9.3蒙特卡洛方法 ### 9.4连续空间中的强化学习 ### 9.5深度Q-学习 ### 9.6策略梯度 ### 9.7行动者-评论者方法 ### 9.8利用DRL训练UAV